如何在特定范围内选择pandas中的NaN值

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 6]})

# 使用isnull()函数选择特定范围内的NaN值
selected_nan = df[df['A'].isnull()]
print(selected_nan)

    A    B
2 NaN  3.0

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 6]})

# 使用dropna()函数选择特定范围内的NaN值
selected_nan = df.dropna(subset=['A'])
print(selected_nan)

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  2.0
3  4.0  NaN
4  5.0  6.0

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 6]})

# 使用fillna()函数选择特定范围内的NaN值并替换为指定值
df['A'].fillna(0, inplace=True)
print(df)

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  2.0
2  0.0  3.0
3  4.0  NaN
4  5.0  6.0